通过实时分析将床旁监护仪误报率减少多达 99%

March 8, 2019 Robert Moss

谁不喜欢医疗效果好?从《实习医生格蕾》(Grey's Anatomy)《综合医院》(General Hospital),这些电视都有忠实粉丝和收看者。就如在现实生活中一样,患者被各种各样的设备拴住了 - 脉冲监护仪、呼吸机、静脉注射袋等等,可能还有更多其它设备。

但如果病床旁的场景搬到现实中来,收看者将大为吃惊 - 真实存在的误报无休止地扰乱患者和医护人员的精神。

警报到底有多少?举个例子,在 Johns Hopkins Hospital,这个数字就非常惊人。马里兰州巴尔的 1,000-plus-bed 设施报告的平均值为每天每位患者 350 次报警。另外,研究表明,在美国全国,高达 99% 的警报为误报

这些数字说明报警疲劳很高,医生和护士对所有警告和警报都习以为常,并且等闲视之,就算患者可能遇到会危及生命的情况也是如此。这个问题非常严重,因此 ECRI Institute 将警报疲劳视为头号医疗隐患

警报疲劳并不是新生事物,而且情况越来越糟糕了。如何化解?技术推动了监控设备的使用,平均每张床 10 到 15 个设备。医护人员短缺与复杂的法规相结合,使得护士、医生及其患者的压力不断增大。

患者监护设备的目的是提高医疗效果。仅当对设备的数据进行实时整合、分析并采取行动时,才能实现这个目的。但是,如果不能正确管理系统,则连续监控可能会造成严重破坏。

连续监控不仅仅是患者监护而已

从本质上而言,这些独立的医疗设备会从重症患者以及从经过大手术后康复的那些患者采集大量医疗数据并进行处理。  如果单看这些数据,它可能会让人眼花缭乱,无从下手。为了提高疗效,临床医生和护理人员必须及时接收到与患者状况相关的警报,同时避免误报,以便他们能够迅速地履行职责。

连续监控解决方案将这些数据从不同的设备集中到一起,以帮助临床医生了解患者的生理趋势。通过在具有生命体征数据的边缘将算法和预测性模型结合使用,可以检测到模式更改。这包括:

  • 自动感应多种数据类型,例如心率、呼吸次数、血压、皮肤温度等。
  • 能够分析临床数据随着时间迁移的变化模式。
  • 应用基于规则的数据分析以针对意外变化发出信号,避免出现会威胁生命的情况。
  • 可以灵活地与任何设备联网以及适应各种临床协议。

Bernoulli Health 设计了可以提供这种连续监控类型的系统。Bernoulli One 预测临床监控平台可收集医疗设备数据并针对该信息运行分析,如。图 1 所示。

图 1. Bernoulli 临床监控平台与大量设备集成以在边缘处理数据。

在边缘进行实时分析

该解决方案的中间件检测含氧水平、心率、脉率、二氧化碳水平及其它指标的模式变化。然后,它会在几毫秒的时间内将该数据应用到基于规则的现象算法。

Bernoulli 的低延迟技术有助于为临床医生提供预警,使得一旦检测到恶化,他们可以立即干预并稳定患者。

“我们与基本报警管理系统的不同之处在于我们使用了来自一个或多个设备的实时患者生理参数”,Bernoulli 首席执行官 Janet Dillione 说道。“如果该设备一秒钟叫一次,则我们一秒钟收到一次。如果该设备一分钟叫一次,则我们一秒钟看到一次。”

帮助患者康复

进行了大手术的患者通常要服用阿片类处方药来抑制疼痛,这会使他们处于阿片类药物引起的呼吸抑制 (OIRD) 的风险之中,患者可能会停止呼吸。

“每年超过 20,000 个患者遇到 OIRD,” Dillione 说道,“另外,阿片类药物虽然是缓解慢性疼痛的有效方法,但也是医院中所有药物致死病例的一半原因,” Dillione 补充说。

此外,OIRD 的巨大经济影响在美国 医疗保健成本达到了每年 200 万美元最近的一项临床研究 表明,Bernoulli One 平台可将 OIRD 误报数量减少 99%。此外,当患者病情发作时,系统 100% 发动警报。

“对于此客户,在 Bernoulli 投入使用后的头 30 天内,他们就将 23,000 个报警减少到 200 个,” Dillione 说道。“我们不仅将误报减少了 99%,而且我们识别出了面临巨大风险的患者。”

这些惊人结果显示了物联网技术可如何对改善的疗效产生巨大影响。当医疗机构工作人员能够在需要的时间获得需要的信息时,患者从大手术中康复的可能性更大。

灵活且安全

Bernoulli One 是一个灵活且可扩展的解决方案,它易于配置,无需自定义或重新编写代码。该平台在英特尔® 技术(包括英特尔® 酷睿 和英特尔® 至强® 处理器)的基础上运行,经过 FDA II 类认证,适合用于患者监护和辅助警报管理。

在此基础上,Bernoulli 系统符合美国国家标准技术研究所 (NIST) 网络安全框架,使医院能够:

  • 通过提供可确保 “受保护的电子健康信息” (Electronic Protected Health Information, ePHI) 完整性的安全保护措施,满足 HIPAA 法规要求。
  • 评估和缓解与恶意软件、勒索软件以及对患者数据的其它威胁相关联的网络安全风险。
  • 识别和验证对平台以及医疗设备安全日志和设置所做的修改。

“我们严肃看待安全性。我们能够提供针对在任何设备上对任何参数进行的任何更改的审计,” Dillione 说道。

误报给患者和医院工作人员带来了压力,明显是一个严重的问题。它们会干扰临床医生为患者提供正确医护的能力,这经常会带来严重的后果。

底线是 Bernoulli One 平台已表明可以将警报减少高达 99%,从而提高患者的安全,并为医疗机构工作人员带来更好的环境,使他们的工作轻松得多。

作者简介

Robert Moss

Robert Moss is an independent consultant and strategist who focuses on the value gained through IoT, AI, machine learning and other technologies. He also helps give voice to executives at leading technology companies, enabling their personal stories to show how they encourage innovation, overcome obstacles, and improve their leadership skills. Tweets @RobertMoss_IoT

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